zbMATH中的参考文献(参考文献202篇)

显示结果1到20,共202个。
按年份排序(引用)

1 2 ... 9 10 11 下一个

  1. Arkajyoti Saha,Sumanta Basu,Abhirup Datta:RandomForestsGLS:A R包,用于相关数据的随机森林(2022)不是zbMATH
  2. 阿塔什伽希,萨拉;加达索卡尔;范德李,蒂姆;莫卡努,埃琳娜;莫卡努,德克巴尔·康斯坦丁;韦尔德胡斯,雷蒙德;Pechenizkiy,Mykola:快速和健壮的特征选择:自动编码器的能量有效稀疏训练的强度(2022)
  3. 布拉奎罗,拉斐尔;卡里佐萨,埃米利奥;莫莱罗-里欧,克里斯蒂娜;Romero Morales,Dolores:关于稀疏最优回归树(2022)
  4. 杜唐,克里斯托夫;Guibert,Quentin:基于模型的树中允许快速拟合GLM树和GLM森林的显式分割点过程(2022)
  5. 高丽瑶;杜一凡;李洪山;林广:RotEqNet:具有对称高阶张量流体系统的旋转等变网络(2022)
  6. 顾、余;普莱塞,约翰S。;曾东林;什雷斯塔,普扬;沙阿,莫利纳;西曼卡斯帕拉雷斯,米格尔A。;吉尼斯,珍妮;Divaris,Kimon:基于GIS信息的氟浓度数据插补中,围绕中间类聚类和随机森林分类的划分(2022年)
  7. 约翰逊,玛丽娜;阿尔比兹里,阿卜杜拉;西梅克,塞尔哈特:医疗操作中的人工智能,以提高治疗效果:预测肺癌预后的框架(2022年)
  8. Loecher,Markus:随机森林的无偏变量重要性(2022)
  9. 倒吧,普亚·阿盖伊;罗德曼,托拜厄斯;哈卡宁,朱西;Miettinen,Kaisa:建筑能源系统设计中的替代辅助交互式多目标优化(2022)
  10. Arevalillo,Jorge M.:基于模型树的集成学习及其在差异价格敏感性评估中的应用(2021)
  11. Bénard,Clément公司;比尔,杰拉德;达维加,塞巴斯蒂安;Scornet,Erwan:SIRUS:用于分类的稳定和可解释的规则集(2021)
  12. 贝尔西马斯,迪米特里斯;邓恩,杰克;王玉晨:近最优非线性回归树(2021)
  13. 布拉奎罗,拉斐尔;卡里佐萨,埃米利奥;莫莱罗-里欧,克里斯蒂娜;Romero Morales,Dolores:最优随机分类树(2021)
  14. 达马托,瓦莱丽娅;教会,丽塔;Levantesi,Susanna:作为ESG分数预测因子的基本比率:机器学习方法(2021)
  15. 多卡斯,莱奥;于,杨:再次学习打击:DRS签名方案的案例(2021)
  16. 阿什坎的厄特菲;麦凯,詹姆斯R。;奥斯林,大卫;斯特劳德曼,罗伯特L.:强健的Q-学习(2021)
  17. 耆那,普拉普拉库马尔;奎默,瓦利斯;Pamula,Rajendra:使用数据挖掘技术预测体育成绩与基线模型的比较(2021)
  18. 雅瓦迪,萨拉;巴林普尔,阿巴斯;马刀,穆罕默德·迈赫迪;加鲁西,贝希德;Baneshi,Mohammad Reza:在虚拟变量和连续变量相互作用的情况下,对处理缺失的二进制结果数据的四种多重插补方法的评估(2021年)
  19. 科洛索瓦,坦尼亚;Berestizhevsky,Samuel:监督机器学习。SAS和R的优化框架与应用(2021)
  20. 乐,林;谢颖;Raghavan,Vijay V.:KNN损失和深度KNN(2021)

1 2 ... 9 10 11 下一个